\section{Algorytm IBCF}
Biorąc pod uwagę sąsiedztwo typu \emph{cosine} wyniki są zrównoważone niezależnie od wybranych parametrów wejściowych. Błąd MAE jest na poziomie mniejszym niż jedna ocena co pozwala przypuszczać, iż trafność predykcji jest zadowalająca. Widoczna jest większa wariancja błędów w porównaniu z podobnymi (w większości lepszymi o 0.1 wartości MAE) wynikami algorytmu UBCF. W przypadku podobieństwa typu \emph{pearson} czas obliczeń był znacznie dłuższy i osiągany efekt zbliżony do pomijalnych różnic w błędach zauważalny w algorytmie UBCF. Wyniki związane z metodą podobieństwa typu \emph{pearson} zostały pominięte ze względu na wyjątkowo długi czas obliczeń.

\section{Algorytm POPULAR}
Wyniki tego algorytmu bazują wyłącznie na popularności danego filmu. Prezentuje on bardzo szybkie działanie w porównaniu z niedopuszczalnie słabymi wynikami co do błędów (błąd MAE powyżej 3.5 oceny). Nasuwa się oczywisty wniosek, że nawet bardzo popularny film może nie trafić w gusta większości użytkowników. 

\section{Algorytm PCA}
Testowanie tego algorytmu nie zostało zaimplementowane ze względu na problemy z uruchomieniem w środowisku R (32 oraz 64 bit). 

\section{Algorytm RANDOM}

Algorytm został wykorzystany głównie ze względu na wartość porównawczą z innymi algorytmami. Wniosek co do szybkości działania jest oczywisty. Zmniejszanie zbioru trenującego ma niewielki wypływ na poprawę jakości predykcji natomiast znacząco zwiększa czas osiągania rezultatu. Jest oczywiste, że sam rozmiar zbioru trenującego nie ma w tej metodzie aż tak dużego znaczenia (zastosowanie podziału 0.5 nie polepszyło znacząco rezultatu w stosunku do podziału 0.7). Biorąc pod uwagę wyłącznie czas działania w stosunku do RMSE najlepszym algorytmem wydaje się być RANDOM1. Przyjmujemy, że pozostałe algorytmy (poza algorytmem POPULAR), które uzyskują wyniki słabsze niż algorytm losowy powinny zostać dodatkowo przeanalizowane pod względem zastosowanych parametrów wejściowych.

\section{Algorytm SVD}

Pierwsza iteracja analizy zaowocowała wyjątkowo negatywnymi wynikami. Błąd MAE większy od 3 (podczas, gdy skala ocen wynosi 1-5) jest niedopuszczalny. Wyniki stają się bardziej zrozumiałe kiedy weźmie się pod uwagę sposób działnia metody SVD (wektory cech dla macierzy użytkowników i filmów). Trzeba zauważyć, że macierz wejściowa w naszym przypadku jest macierzą rzadką (mamy do dyspozycji tylko około \(6\%\) możliwych ocen). Metoda SVD wypełnia brakujące oceny (znaczącą większość) przy pomocy wartości minimalnych, maksymalnych, średnich lub zerowych. Oczywiste jest, że takie podejście nie może dać zadowalających wyników.  

\section{Algorytm UBCF}

Czas działania dla miary podobieństwa typu \emph{pearson} jest wyjątkowo długi w porównaniu do metody \emph{cosine}. Najlepsze wyniki osiągane są dla algorytmu wykorzystującego podobieństwo typu \emph{cosine} oraz ilość najbliższych sąsiadów równą 10. W pozostałych przypadkach najlepsze wyniki osiągane są przy pomocy miary podobieństwa typu \emph{pearson}, lecz polepszenie rezultatów jest zbyt małe w stosunku do wyjątkowo długiego czasu działania. Zarówno w algorytmie UBCF oraz IBCF zastosowanie podobieństwa (filmów lub użytkowników) typu \emph{pearson} powoduje znaczne wydłużenie czasu obliczeń. Wnioskujemy, że jest to spowodowane większym skomplikowaniem pod względem obliczeń w porównaniu do sąsiedztwa typu \emph{cosine}.
